ডেটা পরিপক্কতা: AI-সক্ষম উদ্ভাবনের মূল ভিত্তি - KDnuggets

দ্বারা ফোটো গুগল ডিপমিন্ড
 

উদ্ভাবনের নিরলস সাধনায় এবং একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা নিশ্চিত করার জন্য, ব্যবসাগুলি ক্রমাগতভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) শক্তিকে একটি রূপান্তরকারী হাতিয়ার হিসাবে ব্যবহার করছে। AI-এর প্রতিশ্রুতি ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্ট্রীমলাইন করতে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে এবং ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্নগুলি উন্মোচন করার জন্য এটি শিল্পগুলিতে বিশেষ করে খুচরা, উত্পাদন এবং বিতরণে এর দ্রুত একীকরণকে উত্সাহিত করেছে৷

যাইহোক, বাধ্যতামূলক সম্ভাবনা থাকা সত্ত্বেও, AI-এর সর্বাধিক সুবিধাগুলি অর্জন করা ডেটা পরিপক্কতার একটি শক্তিশালী ভিত্তির উপর নির্ভর করে। দুর্ভাগ্যবশত, অনেক প্রতিষ্ঠান বিভিন্ন কারণের কারণে এই পরিপক্কতা অর্জনে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। এই চ্যালেঞ্জগুলি প্রায়ই অন্তর্ভুক্ত করে:

• খণ্ডিত ডেটা সাইলো
• খারাপ ডেটা গুণমান
• ডেটা সম্পদ এবং দক্ষতা সম্পর্কে সীমিত স্বচ্ছতা
• একটি সক্ষমকারী বনাম ব্যবসায়িক ডেটার চাহিদা প্রদানকারী হিসাবে প্রযুক্তির মধ্যে ভারসাম্য পুনঃপ্রতিষ্ঠার দিকে সাংগঠনিক জড়তা

এই প্রবন্ধে, আমি ডিফারেন্টেড এআই সক্ষমতা স্কেল করার জন্য একটি শক্তিশালী ডেটা ফাউন্ডেশন প্রতিষ্ঠার দিকে এই চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে নির্দেশমূলক কৌশলগুলি তুলে ধরব।

খুচরা, উত্পাদন, এবং বিতরণ নেতারা AI এর শক্তি ব্যবহার করে অসাধারণ ফলাফল অর্জন করতে, সরবরাহ চেইন অপ্টিমাইজ করা থেকে শুরু করে গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়া পর্যন্ত। জেনারেটিভ এআই মূলধারার আকর্ষণ অর্জন করছে। একটি সাম্প্রতিক Fortune/Deloitte CEO জরিপে জেনারেটিভ AI এর সম্ভাব্যতার প্রতি ব্যাপক সিইওর আগ্রহ পাওয়া গেছে। সাম্প্রতিক এক জরিপে, 79% প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা অপারেশনাল দক্ষতা বাড়ানোর প্রযুক্তির সম্ভাবনায় আশাবাদ ব্যক্ত করেছেন, অর্ধেকেরও বেশি বৃদ্ধির জন্য নতুন উপায়ের উত্থানের প্রত্যাশার সাথে। একটি উল্লেখযোগ্য অংশ জেনারেটিভ AI এর সাথে মূল্যায়ন এবং পরীক্ষা করার চলমান প্রচেষ্টা প্রকাশ করেছে, যা ব্যবসায়িক ল্যান্ডস্কেপে অত্যাধুনিক অগ্রগতিগুলিকে কাজে লাগানোর জন্য একটি সক্রিয় পদ্ধতির উপর আন্ডারস্কোর করে।

AI পরিপক্কতার সর্বোচ্চ স্তরের শিল্প নেতারা বিক্রয় চালনা এবং অপারেশন অপ্টিমাইজ করার জন্য পৃথক ক্ষমতা প্রদর্শন করেছেন। উদাহরণস্বরূপ, অ্যামাজনের এআই-চালিত সুপারিশ ইঞ্জিন, যা গ্রাহকের অতীতের ক্রয় এবং ব্রাউজিং ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে পণ্যগুলির পরামর্শ দেয়, বিক্রয় চালানোর ক্ষেত্রে সহায়ক হয়েছে। একইভাবে, ওয়ালমার্ট সফলভাবে ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট এবং চাহিদার পূর্বাভাসের জন্য AI অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছে, যার অর্থ হল খুচরা জায়ান্টটি AI মোতায়েন করছে যাতে নিশ্চিত করা যায় যে পণ্যগুলি কখন এবং যেখানে তার গ্রাহকদের প্রয়োজন তা পাওয়া যায়।

তবুও, গার্টনারের এআই পরিপক্কতা মডেল অনুসারে, 52% মধ্য থেকে বড় মার্কিন সংস্থা এখনও AI নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে.

 

 

300 টিরও বেশি CDO-এর সাম্প্রতিক AWS সমীক্ষা অনুসারে, প্রধান ডেটা অফিসার যারা AI গ্রহণ এবং ডিজিটাল রূপান্তরকে সমর্থন করার জন্য অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে এবং সংস্থাগুলির মধ্যে ডেটা কৌশল এবং পরিচালনার জন্য দায়ী তারা ডেটার গুণমানকে সম্পূর্ণরূপে AI সক্ষমতা লাভের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় বাধা হিসাবে দেখেন। .

আসুন ডেটা পরিপক্কতার চ্যালেঞ্জগুলি দেখি যা AI গ্রহণকে প্রভাবিত করে এবং কীভাবে সেগুলি কাটিয়ে উঠতে হয়।

AI-এর অনস্বীকার্য সম্ভাবনা থাকা সত্ত্বেও, ডেটা-সম্পর্কিত প্রতিবন্ধকতার কারণে অনেক এন্টারপ্রাইজের এআই-সক্ষম ব্যবহারের ক্ষেত্রে সাহায্যের প্রয়োজন। সংস্থাগুলি উচ্চাভিলাষী AI উদ্যোগগুলি শুরু করার সাথে সাথে, তারা প্রায়শই উল্লেখযোগ্য বাধার সম্মুখীন হয় যা সময়মত বাস্তবায়ন এবং ব্যাপকভাবে গ্রহণে বাধা দেয়। সংস্থাগুলিকে এই চ্যালেঞ্জগুলি নেভিগেট করতে এবং AI এর সম্ভাব্যতা পুরোপুরি উপলব্ধি করতে ডেটা পরিপক্কতাকে অগ্রাধিকার দিতে হবে।

ডেটা পরিপক্কতা একটি প্রতিষ্ঠানের কার্যকরভাবে পরিচালনা, পরিচালনা এবং ডেটা সম্পদ ব্যবহার করার ক্ষমতা বোঝায়। এটি ডেটা গুণমান, শাসন, একীকরণ এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করে। ডেটা পরিপক্কতার অভাব বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জের দিকে নিয়ে যেতে পারে যা এআই গ্রহণ এবং মাপযোগ্যতাকে বাধা দেয়, যেমন:

• ডেটা সাইলোস এবং ফ্র্যাগমেন্টেশন: বিচ্ছিন্ন সিস্টেম এবং বিন্যাস জুড়ে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা ডেটা ডেটা সাইলো তৈরি করে, যা কোম্পানি জুড়ে সামগ্রিক ব্যবহার রোধ করতে পারে।
• ডেটা মানের সমস্যা: ভুল, অসম্পূর্ণ বা অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ত্রুটিপূর্ণ AI মডেল এবং অবিশ্বস্ত অন্তর্দৃষ্টির দিকে পরিচালিত করতে পারে।
• ডেটা গভর্নেন্স ফাঁক: সঠিক ডেটা গভর্নেন্স অনুশীলন ছাড়া, ব্যবসাগুলি ডেটা সুরক্ষা, গোপনীয়তা এবং সম্মতি সম্পর্কিত সমস্যার মুখোমুখি হতে পারে।
• সীমিত ডেটা বিশ্লেষণ ক্ষমতা: ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে অক্ষমতা AI এর বিকাশ এবং প্রয়োগকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জগুলি এআই স্কেলেবিলিটি সক্ষম করার ক্ষেত্রে ডেটা পরিপক্কতার গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাকে আন্ডারস্কোর করে। এই প্রতিবন্ধকতাগুলি অতিক্রম করতে, উদ্যোগগুলিকে অবশ্যই একটি ব্যাপক ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং পরিচালনা পদ্ধতি অবলম্বন করতে হবে।

ডেটাআর্ট এন্টারপ্রাইজগুলিকে ডেটা পরিপক্কতা বাড়ানোর জন্য ব্যাপক কৌশল এবং সমাধান সরবরাহ করে। আমরা আমাদের অংশীদারদেরকে একটি সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেমের দিকে চালিত করি যেখানে ডেটা গণতান্ত্রিক, চটপটে এবং উদ্দেশ্য-চালিত, AI গ্রহণে বাধা সৃষ্টিকারী বাধা অতিক্রম করে। ডেটার মালিকানা, ক্ষমতায়ন এবং উদ্ভাবনের সংস্কৃতিকে উত্সাহিত করার মাধ্যমে, এন্টারপ্রাইজগুলি এআই-এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর জন্য আরও ভাল অবস্থানে রয়েছে এবং স্কেলযোগ্য, এআই-সক্ষম ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ডেটা-চালিত শ্রেষ্ঠত্ব এবং টেকসই বৃদ্ধির দ্বারা সংজ্ঞায়িত ভবিষ্যতের কাটিং প্রান্তে নিজেদের স্থাপন করে। .

ডেটা মেশ এবং ডেটা প্রোডাক্ট কৌশলগুলির উত্থান বিশ্ব অর্থনীতিতে একটি রূপান্তরমূলক দৃষ্টান্তের পরিবর্তনের সূচনা করে৷ ডেটা মেশ, একটি অভিনব স্থাপত্য পদ্ধতি, ডেটা মালিকানা এবং পরিচালনার বিকেন্দ্রীকরণের পক্ষে, একটি একক উদ্যোগে ডোমেন-চালিত ডেটা আর্কিটেকচারকে উত্সাহিত করে৷ এই কৌশলটির লক্ষ্য ডোমেন-নির্দিষ্ট দলগুলিতে ডেটা মালিকানা বিতরণ করে কেন্দ্রীভূত ডেটা লেক বা গুদামগুলির বাধাগুলি দূর করা। ডেটা বিতরণের এই কাজের মাধ্যমে, ডেটা মেশ দলগুলিকে তাদের ডেটা পণ্যগুলিকে কিউরেট করতে, মালিকানাধীন করতে এবং বিকশিত করার ক্ষমতা দেয়, ডেটা গভর্নেন্স এবং গুণমান বজায় রেখে তত্পরতা এবং স্কেলেবিলিটি প্রচার করে৷

 

চিত্র 1: ব্যবসা ডোমেন-চালিত ডেটা পণ্যগুলির মাধ্যমে দ্রুত মূল্য উপলব্ধি সক্ষম করতে ডেটা মেশ ফ্রেমওয়ার্ক।
 

একই সাথে, ডেটা প্রোডাক্ট কৌশল AI স্কেলেবিলিটির ভিত্তিকে আরও মজবুত করে। এটি একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর চাহিদা পূরণ করে এমন পণ্য হিসাবে ডেটার ধারণা, সৃষ্টি এবং ব্যবস্থাপনাকে চ্যাম্পিয়ন করে। প্রতিটি ডেটা পণ্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি, প্রস্তুত ডেটাসেট, বা বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারদের দ্বারা ব্যবহারের জন্য তৈরি করা বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলিকে এনক্যাপসুলেট করে৷ এই পদ্ধতিটি ডেটা মালিকানার সংস্কৃতিকে উত্সাহিত করে এবং দলগুলিকে কিউরেটেড ডেটা পণ্যগুলি থেকে উদ্ভাবন, সহযোগিতা এবং কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের ক্ষমতা দেয়, এআই গ্রহণকে ত্বরান্বিত করে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাহক বিভাজন বিশ্লেষণাত্মক ডেটা পণ্য মন্থন ডেটা পণ্য তৈরি করতে আরও ব্যবহার করা যেতে পারে এবং উভয়ই গ্রাহকদের জন্য হাইপার-ব্যক্তিগত সামগ্রী তৈরি করতে বিপণনের উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা প্রোডাক্ট বা ডেটা প্রোডাক্ট মার্কেটপ্লেস ছাড়া, দলগুলিকে স্ক্র্যাচ থেকে এই বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতাগুলি তৈরি করতে সময় ব্যয় করতে হবে। পরিবর্তে, প্রতিটি নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিদ্যমান ডেটা পণ্যগুলি পুনঃব্যবহার এবং পুনঃপ্রয়োগ করতে পারে, বিকাশের সময় হ্রাস করে এবং আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ আউটপুট উত্পাদন করতে পারে।

যেহেতু ইন্ডাস্ট্রি জুড়ে কোম্পানিগুলি তাদের ডেটা পরিচালনা করার জন্য আরও কার্যকর উপায় খোঁজে, তাই বেশ কয়েকটি বিষয়কে অবশ্যই সাবধানে বিবেচনা করতে হবে। ডেটা গণতন্ত্রীকরণে ডেটা বিজ্ঞানী, ব্যবসা বিশ্লেষক, ডোমেন বিশেষজ্ঞ, ব্যবস্থাপনা এবং নির্বাহীদের মতো স্টেকহোল্ডারদের কাছে ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য এবং বোধগম্য করা জড়িত। অতিরিক্তভাবে, কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে তাদের ডেটা সহজলভ্য, সুপাঠ্য কিন্তু সুরক্ষিত এবং স্বচ্ছ মান ও নিয়ন্ত্রণ সহ সঙ্গতিপূর্ণ। সঠিক নিরাপত্তা এবং সম্মতিমূলক ব্যবস্থাগুলি বাস্তবায়ন করা ব্যবসাগুলিকে ডেটা অখণ্ডতা, গোপনীয়তা এবং নিয়ন্ত্রক আনুগত্য রক্ষা করতে সাহায্য করবে৷

এই বিবর্তন সংস্থাগুলি কীভাবে ডেটা ব্যবহার করে তাতে একটি সমুদ্র পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে। ঐতিহাসিকভাবে, আইটি বিভাগগুলি তাদের কোম্পানির ডেটা-সম্পর্কিত মডিউল তৈরির জন্য দায়ী ছিল, যেমন গুদাম এবং বিশ্লেষণাত্মক ডেটা পণ্য। ডেটা গণতন্ত্রীকরণের জন্য এআই-চালিত পদ্ধতির প্রয়োগের মাধ্যমে শুধুমাত্র ডেটা অ্যাক্সেস এবং বিধানগুলি নিয়ন্ত্রণ করার পরিবর্তে এটি একটি প্রযুক্তি সহায়তাকারী হয়ে উঠতে পারে। একটি নিয়োজিত AI-চালিত সিস্টেমের সাথে, IT ব্যবহারকারীদের স্বাধীনভাবে নেভিগেট করতে এবং তাদের কোম্পানির ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে ক্ষমতায়নের উপর তার সংস্থানগুলিকে ফোকাস করতে পারে। এই রূপান্তরকে সক্ষম করার জন্য IT-এর ভূমিকায় একটি মৌলিক পরিবর্তন প্রয়োজন, সহযোগিতা এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করার জন্য গেটকিপার থেকে অংশীদারদের দিকে চলে যাওয়া।

একটি সংস্থার মধ্যে ডেটা সম্পদের গুণমান, প্রাসঙ্গিকতা এবং ব্যবহারযোগ্যতা নিশ্চিত করতে ডেটা কিউরেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। যাইহোক, নিছক ভলিউম এবং বিভিন্ন ডেটা উত্স, কার্যকরী সাইলো এবং ম্যানুয়াল প্রচেষ্টার কারণে এটি বজায় রাখা প্রায়শই একটি চ্যালেঞ্জ। এটি এমন একটি ক্ষেত্র যা AI দিয়ে উন্নত করা যেতে পারে। এআই-চালিত সরঞ্জাম এবং অ্যালগরিদমগুলি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, দ্রুত কিউরেশন, ডেটা পরিষ্কার এবং স্বাভাবিককরণ সক্ষম করে, ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা হ্রাস করতে পারে। এআই অ্যালগরিদমগুলি ডেটার মধ্যে নিদর্শনগুলি চিনতে পারে এবং তথ্যকে প্রাসঙ্গিক করতে পারে, আরও সঠিক কিউরেশন এবং শ্রেণীকরণের সুবিধা দেয়।

এই কৌশলগুলি গ্রহণ এবং বাস্তবায়নের মাধ্যমে, এন্টারপ্রাইজগুলি একটি শক্তিশালী ডেটা পরিপক্কতার ভিত্তি স্থাপন করতে পারে, তাদের এআই-এর শক্তিকে কার্যকরভাবে কাজে লাগাতে এবং তাদের ব্যবসা জুড়ে AI-সক্ষম ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্কেল করতে সক্ষম করে। উপরন্তু, DataArt কোম্পানীগুলিকে মূল ভিত্তিগত ক্ষমতা স্থাপন বা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে যা প্রযুক্তি, মানুষ এবং প্রক্রিয়াগুলিকে সংযুক্ত করে, যেমন:

• ডাটা সাইলোস ব্রেকিং ডাউন: একটি কেন্দ্রীভূত রিপোজিটরিতে পৃথক উৎস থেকে ডেটা একীভূত করা, ডেটা সামঞ্জস্য এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা নিশ্চিত করা।
• ডেটা গভর্নেন্স প্রতিষ্ঠা করা: ডেটা মালিকানা, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, ডেটা গুণমান মান এবং ডেটা ব্যবহারের নীতিগুলি সংজ্ঞায়িত করে এমন একটি কাঠামো বাস্তবায়ন করা।
• ডেটার গুণমান বাড়ানো: ডেটার নির্ভুলতা এবং সম্পূর্ণতা উন্নত করতে ডেটা গুণমান পরীক্ষা, পরিষ্কার করার প্রক্রিয়া এবং সমৃদ্ধকরণ কৌশলগুলি বাস্তবায়ন করা।
• ডেটা সাক্ষরতা বৃদ্ধি: সাংগঠনিক ডেটা ব্যবহার বাড়ানোর জন্য ডেটা ম্যানেজমেন্ট নীতি, ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার বিষয়ে কর্মীদের প্রশিক্ষণ দেওয়া।
• ডেটা অবকাঠামোতে বিনিয়োগ: ক্রমবর্ধমান ভলিউম, বেগ এবং ডেটার বৈচিত্র্য পরিচালনা করার জন্য ডেটা পরিকাঠামো আপগ্রেড করা, দক্ষ ডেটা স্টোরেজ, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ নিশ্চিত করা।
• DataOps আলিঙ্গন করা: ডেটা ব্যবস্থাপনা প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে, দ্রুত ডেটা বিতরণ এবং ক্রমাগত উন্নতি সক্ষম করতে DataOps অনুশীলনগুলি বাস্তবায়ন করা।
• ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা সলিউশন ব্যবহার করা: ডেটা ম্যানেজমেন্টে স্কেলেবিলিটি, নমনীয়তা এবং খরচ-দক্ষতা অর্জনের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করা।
• ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং উন্নতি: উদীয়মান চ্যালেঞ্জগুলি চিহ্নিত করতে এবং মোকাবেলা করতে ডেটা গুণমান, শাসনের সম্মতি এবং ব্যবহারের ধরণগুলি পর্যবেক্ষণ করা।

ডেটা পরিপক্কতা শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত প্রয়োজন নয়; AI এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনাকে আনলক করতে চাওয়া এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য এটি একটি কৌশলগত বাধ্যতামূলক। ডেটা পরিপক্কতার সাথে সম্পর্কিত জটিল চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে, উদ্যোগগুলি ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি এবং এআই-চালিত উদ্ভাবনের দ্বারা ভবিষ্যতের জন্য পথ তৈরি করতে পারে।
 
 

ওলেগ রয়েজ ডাটাআর্ট-এর একজন ভাইস প্রেসিডেন্ট, খুচরা এবং বিতরণ।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/data-maturity-the-cornerstone-of-ai-enabled-innovation?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-maturity-the-cornerstone-of-ai-enabled-innovation